肖皓+楊佳衡+蔣雪梅

摘要

區(qū)別于傳統(tǒng)視角的碳排放強度研究，本文從供給和需求，產(chǎn)出和增加值的內(nèi)在聯(lián)系出發(fā)，提出了最終需求視角下的完全碳排放強度及其消費的完全碳排放強度、投資的完全碳排放強度和出口的完全碳排放強度相關概念和計算方法，并根據(jù)合并WIOD形成的1996-2009年的中國非競爭型投入產(chǎn)出表完成了對各類完全碳排放強度的測算，以及對完全碳排放強度的變動的直接貢獻率分解，同時對各類完全碳排放強度的變動進行了直接碳排放系數(shù)效應、中間投入技術結構效應、增加值系數(shù)效應和最終需求規(guī)模效應4種驅動因素的SDA分解。結果顯示：第一，期間消費的完全碳排放強度均小于投資和出口的完全碳排放強度，且消費的完全碳排放強度對完全碳排放強度變動的直接貢獻率要大于投資和出口，表明消費中隱含的碳排放與增加值的比例沿著“集約型”路徑不斷優(yōu)化，而出口和投資的增長路徑則相對“粗放”。第二，各類完全碳排放強度的減排路徑大體一致，直接碳排放系數(shù)效應為正，而中間投入技術結構效應、增加值系數(shù)效應和最終需求規(guī)模效應均為負，暗含投入產(chǎn)出結構、各類需求的隱含增加值系數(shù)以及規(guī)模變動對碳排放強度下降并沒有起到積極作用，而主要源泉還是直接碳排放系數(shù)下降。其中直接碳排放系數(shù)、中間產(chǎn)品技術結構效應和增加值系數(shù)效應的變化在投資的完全碳排放強度中作用較大，而最終需求規(guī)模的變化在消費的完全碳排放強度中作用較大。第三，各類完全碳排放強度變化以及其背后的驅動力具有明顯的分階段特征。2002-2004年投資和出口的完全碳排放強度變化促使了完全碳排放強度上升，而2004-2009年則對完全碳排放強度的下降有一定的正貢獻。入世以前增加值系數(shù)對各類需求的完全碳排放強度下降的貢獻為正，而其后貢獻為負。其中，在2003-2007年投資和出口的完全碳排放強度變化中表現(xiàn)更為明顯。因此，降低碳排放強度是一項系統(tǒng)工程，減排技術仍是最直接和有效的措施，而需求模式調(diào)整也是降低碳排放強度的重要手段之一，特別是降低出口和投資的中隱含碳和提高出口和投資中的增加值率，同時也要警惕消費結構變動中如汽車等高能耗產(chǎn)品普及帶來的不利影響。

關鍵詞 碳排放；增加值；碳排放強度；最終需求；結構分解分析

中圖分類號 F205

文獻標識碼 A

文章編號 1002-2104（2014）10-0048-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.10.008

碳排放強度指單位國民生產(chǎn)總值的CO2排放量，體現(xiàn)了污染物和經(jīng)濟增長的相互關系，是經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要評價指標，已作為約束性指標之一納入國內(nèi)統(tǒng)計、監(jiān)測和考核辦法。如中國在哥本哈根氣候變化會議上承諾2020年CO2排放強度將比2005年降低40%到45%，“十二五”規(guī)劃中明確提出單位GDP碳排放降低17%的目標。碳排放主要源自化石燃料燃燒，因此碳排放強度取決于碳基能源的碳排放系數(shù)、能源構成、能源強度等。而碳排放總量系各行業(yè)排放的加總，因此碳排放強度又與產(chǎn)業(yè)結構密切聯(lián)系，取決于各行業(yè)單位GDP能耗，能耗部門占國民經(jīng)濟中的比重等。綜合而言，這些細分指標受到了技術進步、經(jīng)濟增長、結構調(diào)整、能源利用和經(jīng)濟周期等的影響。目前，在碳排放強度方面的研究中，能源強度是重要的前沿研究領域^[1]。而傳統(tǒng)意義能源強度強調(diào)的是能源供給和產(chǎn)品生產(chǎn)過程，根據(jù)碳排放強度的定義和計算公式，作為分子的碳排放總量和作為分母的GDP測算均源自生產(chǎn)過程，如要體現(xiàn)消費過程，分子不僅要測算國際貿(mào)易中的隱含碳，還要測算中國內(nèi)需中的隱含碳，分母GDP也不能簡單采用收入法總量，還要根據(jù)需求部分進行相應分解。這樣才能得到相應的碳排放強度，為減排路徑設計提供新的依據(jù)。那么，在需求視角的碳排放強度的概念下，我國碳排放強度的變化規(guī)律如何，內(nèi)在驅動因素又有哪些特點？

鑒于此，區(qū)別于傳統(tǒng)視角碳排放強度的研究，本文從供給和需求，產(chǎn)出和增加值的內(nèi)在聯(lián)系出發(fā)，構造了消費、投資和出口的完全碳排放強度及其相應的計算指標。在此基礎上，應用歐盟開發(fā)的全球投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫（World InputOutput Database，WIOD）中的中國投入產(chǎn)出表，測算中國1996-2009年的完全碳排放強度，對我國完全碳排放強度的變動進行貢獻率分解，然后應用結構分解模型對引起完全碳排放強度變化的影響因素進行分解。論文旨在從需求結構層面提供降低我國碳排放強度的一種路徑，有助于分析我國的結構調(diào)整戰(zhàn)略，協(xié)調(diào)低碳排放和經(jīng)濟增長的均衡發(fā)展。

1 文獻回顧與概念提出

杜剛等^[1]指出在碳排放強度的研究中，分解技術是主要的方法創(chuàng)新（經(jīng)典論文包括Ang[2-3]），其中指數(shù)分解分析（IDA）是最常用的方法。IDA系采用部門層面的數(shù)據(jù)，對碳排放總量逐項進行乘（和）式分解，并將其影響因素提取出來?？梢姡摲椒ǖ募夹g路線是從生產(chǎn)過程對碳排放進行分析，如Fan等^[4]、Timilsina等^[5]、陳詩一^[6]、王峰等^[7]等學者均采用了該方法，基本結論是能源強度是影響碳排放強度的主要因素。

結構分解分析（SDA）是另一種比較常見的研究方法，建立在投入產(chǎn)出表的基礎上，利用投入和產(chǎn)出的平衡關系，采用Leontief逆矩陣分離出需求因素對產(chǎn)出的影響，進而將產(chǎn)品中隱含碳解釋為需求拉動的結果。因此，SDA分析方法是從需求過程描述碳排放，如李艷梅和付加鋒^[8]、郭朝先^[9]、姚亮等^[10]等學者都利用SDA分解法對碳排放進行研究。在具體應用中，多數(shù)文獻使用的是競爭型投入產(chǎn)出表，或在簡單假設的基礎上將其調(diào)整成非競爭型投入產(chǎn)出表，但這樣會在一定程度上錯估一國的碳排放量。

目前采用SDA方法分析碳排放強度的研究主要以如下學者為主。Youguo Zhang^[11]對我國1992-2006年的碳排放強度進行研究，主要考慮生產(chǎn)碳排放，將我國碳排放強度的變化分解為生產(chǎn)模式、中間投入結構和需求模式的變化，表明在1992-2002年期間生產(chǎn)模式是碳排放強度下降的主要原因，而在2002-2006年中間投入技術成為主要原因。其后，張友國^[12]進一步考慮生活能源消費產(chǎn)生的CO2排放以及能源強度與中間投入之間的相關性，對碳排放強度進行了研究。其他類似的研究還包括籍艷麗^[13]、付雪^[14]。但這些研究實質上仍延續(xù)碳排放量的SDA分解思路，主要特點是構造了碳排放總量的分解式（含最終需求），而分母GDP則與最終需求相聯(lián)系，單獨作為一項因素提出。因此，從公式形式上看，除了最后一項外，碳排放總量的SDA分解式和碳排放強度的SDA分解式在形式上非常相似，進而實證結果差異主要體現(xiàn)在最終需求的進口率上（稱為進口率變化的影響因素）。那么，如何在需求層面重新表征GDP實現(xiàn)更有效的分析？

Lau、陳錫康和楊翠紅等學者^[15]構造了基于最終需求的完全增加值概念，是指在某商品產(chǎn)出過程中引起的直接增加值和所有間接增加值之和。從供需匹配出發(fā)，商品的價值量最終也會反映在商品的需求中，其產(chǎn)出的價值要等于各項需求的價值之和。因此出口中完全增加值的計算過程反映的是出口需求帶來的所有增加值。類似的，考慮所有需求，即包括中間產(chǎn)品需求、消費需求、投資需求以及出口需求，其所帶來的完全增加值之和勢必要等于從生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的增加值之和（即生產(chǎn)法GDP），這為需求視角下分解增加值提供了可能。基于此，蔣雪梅和劉軼芳^[16]提出了出口單位增加值隱含碳的概念，測算的也正是出口中隱含碳與出口中完全增加值的比值，某種意義上也是“出口的碳排放強度”。

同理，其他類型的需求碳排放強度也可以類似構造。經(jīng)濟含義上代表了該類需求模式的碳消費特征，如假設在當前的最終需求中，消費模式和出口模式帶來相同的經(jīng)濟效應，前者所付出的環(huán)境代價要低，即出口單位增加值所需要承擔的碳排放高于最終消費，那么在最終需求的轉型中，最終消費產(chǎn)品比例的上升和出口產(chǎn)品比例的下降會使我國整體的完全碳排放強度降低。

總之，污染物的增長伴隨著經(jīng)濟增長，經(jīng)濟增長的引擎離不開供給推動和需求拉動。在經(jīng)濟-能源-環(huán)境的復雜系統(tǒng)中，各部門的生產(chǎn)過程與需求過程相互耦合，生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放強度測算僅反映了系統(tǒng)中環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的一種依賴關聯(lián)，而需求環(huán)節(jié)碳排放強度的測算將提供一種新的關聯(lián)測算。在接下來的指標和模型構建中，我們將進一步詳細推導需求環(huán)節(jié)的碳排放強度，并就其主要影響因素提出相應的分解模型。

2 數(shù)據(jù)說明與模型構建

2.1 數(shù)據(jù)說明

目前多國投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫主要有GTAP數(shù)據(jù)庫、AIO數(shù)據(jù)庫和WIOD數(shù)據(jù)庫，各數(shù)據(jù)庫主要在投入產(chǎn)出表所涉及的范圍、構造方法及數(shù)據(jù)來源等方面存在區(qū)別。其中WIOD數(shù)據(jù)庫由歐盟11個機構共同編制，提供1995-2011年全球范圍投入產(chǎn)出表，同時該數(shù)據(jù)庫還提供能源、環(huán)境和就業(yè)等賬戶，其中環(huán)境賬戶中的CO2排放量采用各國各部門的化石能源消費量數(shù)據(jù)利用IPCC的碳排放估計法進行計算，并將其細分至各部門。

論文采用了WIOD數(shù)據(jù)庫中可比價格的中國IO表，其較我國編制的投入產(chǎn)出表具有一些優(yōu)勢，如在時間上較為連續(xù)，且部門統(tǒng)一等。CO2排放數(shù)據(jù)來自WIOD數(shù)據(jù)庫

中的環(huán)境賬戶。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取1996-2009年共14年的數(shù)據(jù)。由于WIOD數(shù)據(jù)庫中的非競爭型投入產(chǎn)出表以美元為單位，本文通過中國統(tǒng)計年鑒中各年匯率將其折算為人民幣。

2.2 完全碳排放強度指標

一般意義上的碳排放強度是指單位國內(nèi)生產(chǎn)總值所產(chǎn)生的CO2排放量，計算過程源自生產(chǎn)法。而完全碳排放強度考慮了生產(chǎn)和需求的耦合關系，系對需求模式構建相應的碳排放強度，這里分別對這種耦合關系、完全碳排放、完全增加值進行說明。其中，完全碳排放強度是完全碳排放和完全增加值的比值。

本文采用區(qū)分了國產(chǎn)品和進口品的非競爭型投入產(chǎn)出表進行闡述。令

3 實證分析

3.1 我國完全碳排放強度的實證結果

根據(jù)公式（11）-（14）計算得出我國各類的完全碳排放強度，結果見圖1?？梢园l(fā)現(xiàn)，完全碳排放強度的變化趨勢與我國總體的碳排放強度是相符的，盡管我國的CO2排放總量增加迅猛，但碳強度得到了下降，且各類完全碳排放強度也出現(xiàn)了明顯的下降。

在總量層面，投資的完全碳排放強度和消費的完全碳排放強度在各年間始終是最大者和最小者，且消費的完全

碳排放強度一直低于我國整體的完全碳排放強度，而投資的完全碳排放強度和出口的完全碳排放強度一直都高于我國完全碳排放強度。時序層面，我國完全碳排放強度除了2003年和2004年有小幅度上升外，其他年份都是逐年遞減，2009年全國完全碳排放強度下降至1.88 t/萬元，在1996年的基礎上降低了55.52%，年均下降速度約為4.27%；消費的完全碳排放強度在1996年至2009年間逐3.2 完全碳排放強度變動的貢獻率分解結果

根據(jù)公式（17）將中國1996-2009年完全碳排放強度變動進行貢獻率分解，具體結果見表2。其中貢獻率的符號含義如下：若我國完全碳排放強度整體是下降的，則貢獻率為正代表促進完全碳排放強度的下降，為負表示抑制其下降；若我國完全碳排放強度整體是上升的，則貢獻率為負是抑制完全碳排放強度的上升，為正表示促進其上升。根據(jù)完全碳排放強度的變動趨勢，將1996-2009年分為1996-2002年、2002-2004年和2004-2009年三個時段，其中第一時段和第三時段為下降階段，第二時段為上升階段。

在整個研究期間，消費對完全碳排放強度變動的貢獻率是最大的，其次是出口，貢獻率最小的是投資。分時段來看，在1996-2002年期間，消費對我國完全碳排放強度下降的貢獻率遠遠大于投資的和出口的貢獻率。在2002-2004年期間，消費對我國完全碳排放強度的貢獻率是負的，因為在2002-2004年，我國完全碳排放強度是上升的，而消費的完全碳排放強度是下降的，因此消費的貢獻率為負值。而投資和出口的完全碳排放強度在該階段都是上升的，因而投資和出口的貢獻率都為正值。在2004-2009年期間，消費是我國完全碳排放強度下降貢獻率中最大的。

因此總體來看消費是我國完全碳排放強度下降的貢獻率中最大的，而另外兩類貢獻率的大小在中國入世前后有明顯的變化，入世前投資的貢獻率大于出口，而入世后是出口的貢獻率較大?；谒嗡?、樊秀峰^[18]的研究結論，并結合以上的結果，可以更清晰地看出由消費所帶來的增加值增長屬于“集約型”增長，而由投資和出口所帶來的增加值增長屬于“粗放型”增長，是以過度的能源消耗和環(huán)境污染為代價的。

3.3 完全碳排放強度的SDA分解結果

根據(jù)公式（20）將中國1996-2009年各類完全碳排放強度變動的影響因素分解為四大效應，即碳排放系數(shù)效應、技術結構效應、增加值系數(shù)效應和最終需求效應。若效應值為負說明該影響因素是促使完全碳排放強度下降的，若效應值為正則說明該影響因素是抑制完全碳排放強度下降的。同時本文參考了魯萬波、仇婷婷和杜磊^[19]文中所劃分的階段，將1996-2009年劃分為四個階段，即1996-1998年為第一階段，1998-2003年為第二階段，2003-2007年為第三階段，2007-2009年為第四階段。整體看來，這四個效應在各類完全碳排放強度的影響效果相差不大，具體結果如下（見表2）。

（1）四個階段中碳排放系數(shù)效應均為負值，這說明在1996-2009年間，我國單位產(chǎn)出的直接碳排放量出現(xiàn)了下降，并在整體上使得各類完全碳排放強度也出現(xiàn)了下降。

整體看來，在各類完全碳排放強度中，碳排放系數(shù)效應的變動對投資的完全碳排放強度變動的影響是最大的，占比為166.53%，而對消費的完全碳排放強度變動的影響最小，僅為133.54%。分時段來看，碳排放系數(shù)效應都在第三階段較大。尤其是對于投資的完全碳排放強度，其在第三階段的變化中占比高達441.24%，而對消費的完全碳排放強度在第三階段變化的影響相對較小，僅為163.62%。

（2）技術結構效應是各類碳排放強度上升的最大推手。在各階段中，除了第四階段，其他三個階段的技術結構效應均為正，說明技術結構的變化，使得我國完全碳排放強度出現(xiàn)了一定程度的上升。而第四階段的負值是由于我國當時正處于結構轉型期，受益于國家的節(jié)能減排政策，我國投資品中減少了對資源性產(chǎn)品的依賴，使得其在這一階段中出現(xiàn)了負值，即其對我國完全碳排放強度的上升起到了抑制作用。

整體看來，該影響因素在投資的完全碳排放強度的變動中作用最大，占比的絕對值為43.64%，其次是對出口的完全碳排放強度變動，其絕對值為43.50%，而對消費的完全碳排放強度變動的作用最小，絕對值僅為26.65%。分時段來看，技術結構效應在第三階段中表現(xiàn)最為明顯。其中在投資的完全碳排放強度第三階段變動中的占比絕對值為226.85%，而在消費的完全碳排放強度變動中的占比絕對值僅為61.26%。

（3）在各階段中，增加值系數(shù)效應表現(xiàn)不一，但大部分增加值系數(shù)效應值為正，這說明在1996-2009年間，我國單位產(chǎn)出的增加值出現(xiàn)了下降，并在其他因素不變的情況下，使得各類完全碳排放強度上升了，即增加值系數(shù)的變化對各類完全碳排放強度的降低具有負作用。從表中可知增加值系數(shù)效應的負值出現(xiàn)在第一階段或者第二階段，說明我國在該相應階段的單位產(chǎn)品的增加值出現(xiàn)了上升，從而使得完全碳排放強度下降了。而出口產(chǎn)品的增加值系數(shù)在各階段均為正效應，說明就出口產(chǎn)品而言，我國為獲得單位產(chǎn)出所付出的中間投入比例上升，增加值系數(shù)即單位產(chǎn)出的增加值反而出現(xiàn)了較大幅度的下降，使得各階段出口的完全碳排放強度上升了。

整體看來，該影響因素在投資的完全碳排放強度的變動中作用最大，占比絕對值為23.06%，其次是對出口的完全碳排放強度變動，其絕對值為20.47%，而對消費的完全碳排放強度變動的作用最小，其絕對值僅為4.98%。分時段來看，增加值系數(shù)效應在第三階段中表現(xiàn)最為明顯。其中在出口的完全碳排放強度第三階段變動的占比絕對值為121.05%，而在消費的完全碳排放強度的占比絕對值僅為22.22%。尤其值得注意的是，該效應在出口的完全碳排放強度變動的占比在第三階段變化較大，其絕對值由第二階段的2.08%變化到第三階段的121.04%，說明中國入世后單位增加值出現(xiàn)了較大幅度的下降，從而促進了出口的完全碳排放強度的上升。

（4）各類需求規(guī)模效應在各階段中表現(xiàn)形式不一，但其對完全碳排放強度的作用是最小的。除了投資的完全碳排放強度，其他的需求規(guī)模效應值均為正，說明1996-2009年間需求規(guī)模的變動使得完全碳排放強度上升了。

整體看來，該影響因素在消費的完全碳排放強度中作用較大，占比絕對值為1.90%，而對出口的完全碳排放強度變動的占比絕對值僅為0.57%。分時段來看， 該效應值在消費的完全碳排放強度中第一階段和第二階段為負，第三階段和第四階段為正；在投資的完全碳排放強度中第一階段和第四階段為負，第二階段和第三階段為正；在出口的完全碳排放強度中，僅在第三階段為負，且總體為負。

盡管本文是基于最終需求視角來分解碳排放強度，但碳排放的產(chǎn)生仍是源自生產(chǎn)過程，因而1996-2009年間各類完全碳排放強度下降最主要的原因是碳排放系數(shù)的下降，即節(jié)能減排技術的進步，不管是對于哪類完全碳排放強度，碳減排的成效都超過了技術結構效應、增加值系數(shù)效應以及需求規(guī)模效應之和；其次增加值系數(shù)效應在中國入世前后變化較大，且其在出口產(chǎn)品中，單位產(chǎn)出的增加值不斷下降，從而促進了出口的完全碳排放強度上升；同時可以發(fā)現(xiàn)各效應在第三階段中表現(xiàn)均較為明顯，尤其是增加值系數(shù)效應，說明中國入世后對各類完全碳排放強度產(chǎn)生了較大的影響，因而其各影響因素也出現(xiàn)了明顯的變化；當然也還需要注意到各影響因素在各類完全碳排放強度中作用的差異性，如碳排放系數(shù)、技術結構效應和增加值系數(shù)效應的變化在投資的完全碳排放強度中作用最大，而最終需求規(guī)模的變化在消費的完全碳排放強度中作用是最大的。

4 結論與討論

本文通過對完全碳排放強度的分析得出：①在最終需求的視角下，最終需求模式的變化帶來完全碳排放強度的提高，但增量較小。在未來的低碳發(fā)展中應集中于清潔需求模式的培養(yǎng)，當然，生產(chǎn)領域的節(jié)能工作仍不能被忽視。②消費的完全碳排放強度在各年都表現(xiàn)為最低，且均低于

我國的完全碳排放強度，而出口的完全碳排放強度和投資的完全碳排放強度都比我國完全碳排放強度高，其中投資的完全碳排放強度是最高的。同時消費對我國完全碳排

放強度變動的貢獻率是最大的。因此，從促進經(jīng)濟環(huán)境共同協(xié)調(diào)發(fā)展的角度來看，鼓勵居民和政府的消費需求，并大力激發(fā)消費潛力，是降低我國碳排放強度、實現(xiàn)低碳經(jīng)濟發(fā)展目標的重大戰(zhàn)略方向。③各類完全碳排放強度的減排路徑大體一致，但仍存在一定的偏向。即在各類完全碳排放強度的變動中，碳排放系數(shù)效應為正，而技術結構效應、增加值系數(shù)效應和最終需求效應均為負。但是，碳排放系數(shù)、技術結構效應和增加值系數(shù)效應的變化在投資的完全碳排放強度中作用較大，而最終需求規(guī)模的變化在消費的完全碳排放強度中作用較大。④1996-2009年各類完全碳排放強度都出現(xiàn)了大幅的下降，但其背后的驅動

力具有明顯的分階段特征。2002-2004年投資和出口的完全碳排放強度變化促使了完全碳排放強度上升，而2004-2009年則對完全碳排放強度的下降有一定的正貢獻。入世以前增加值系數(shù)對各類需求的完全碳排放強度下降的貢獻為正，而其后貢獻為負。其中，在2003-2007年投資和出口的完全碳排放強度變化中表現(xiàn)更為明顯。

無疑，降低碳排放強度是一項系統(tǒng)工程，應尋求更加多樣化的措施強化減排效果，其中一條重要路徑是最終需求模式調(diào)整，包括擴大內(nèi)需的比例，鼓勵居民和政府的消費需求，降低出口和投資的中隱含碳，提高出口和投資中的增加值率等。不過值得注意的是，居民消費結構變動中，家電和汽車等高能耗消費品普及可能并不利于消費的完全碳排放強度下降，需要予以一定程度的警惕。同時我國在實現(xiàn)碳排放強度承諾目標以及十二五規(guī)劃目標時，技術進步始終是控制碳排放強度最為直接和有利的政策措施。當然我國也應該積極探索其他有助于降低碳排放強度的方法，如提升清潔能源比重、改善最終需求的產(chǎn)業(yè)結構等。

參考文獻（References）

[1]杜剛，孫作人，苗建軍.基于文獻計量的碳排放強度研究前沿理論綜述[J].經(jīng)濟學動態(tài)，2012，（4）：88-91.[Du Gang， Sun Zuoren， Miao Jianjun. Frontier Theoretical Review of Carbon Intensity Based on Bibliometric[J]. Economic Perspectives， 2012， （4）：88-91.]

[2]Ang B W， Zhang F Q. A Survey of Index Decomposition Analysis in Energy and Environmental Studies[J]. Energy， 2000， （12）：1149-1176.

[3]Ang B W. Decomposition Analysis for Policymaking in Energy： Which Is the Preferred Method [J]. Energy， 2004， （9）：1131-1139.

[4]Fan Ying， Liu Lancui， Wu Gang， et al. Changes in Carbon Intensity in China： Empirical Findings from 1980–2003 [J]. Ecological Economics， 2007， （62）：683-691.

[5]Govinda R， Timilsina， Ashish Shrestha. Transport Sector CO2 Emissions Growth in Asia： Underlying Factors and Policy Options [J]. Energy Policy， 2009， （11）：4523-4539.

[6]陳詩一.中國碳排放強度的波動下降模式及經(jīng)濟解釋[J].世界經(jīng)濟，2011，（4）：124-143.[Chen Shiyi. Fluctuant Descent Mode of Carbon Intensity in China and Its Economic Interpretation [J]. The Journal of World Economy， 2011， （4）：124-143.]

[7]王峰，馮根福，吳麗華.中國經(jīng)濟增長中碳強度下降的省區(qū)貢獻分解[J].經(jīng)濟研究，2013，（8）：143-155. [Wang Feng， Feng Genfu， Wu Lihua. Regional Contribution to the Decline of National Carbon Intensity in Chinas Economic Growth [J]. Economic Research Journal， 2013， （8）：143-155.]

[8]李艷梅，付加鋒.中國出口貿(mào)易中隱含碳排放增長的結構分解分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2010，20（8）：53-57. [Li Yanmei， Fu Jiafeng. Structural Decomposition Analysis on Carbon Emissions Growth Embodied in Exports in China [J]. China Population， Resources and Environment， 2010， 20（8）：53-57.]

[9]郭朝先.中國二氧化碳排放增長因素分析：基于SDA分解技術[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2010，（12）：47-56. [Guo Chaoxian. An Analysis of the Increase of CO2 Emission in China：Based on SDA Technique [J]. China Industrial Economics， 2010， （12）：47-56.]

[10]姚亮，劉晶茹，王如松.中國城鄉(xiāng)居民消費隱含的碳排放對比分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（4）：25-29. [Yao Liang， Liu Jingru， Wang Rusong. Comparison and Analysis of Carbon Emissions Embodied in Household Consumption between Urban and Rural Area of China [J]. China Population， Resources and Environment， 2011， 21（4）：25-29.]

[11]Zhang Y. Structural Decomposition Analysis of Sources of Decarbonizing Economic Development in China： 1992–2006 [J]. Ecological Economics， 2009， 68：2399-2405.

[12]張友國.經(jīng)濟發(fā)展方式變化對中國碳排放強度的影響[J].經(jīng)濟研究，2010，（4）：120-133. [Zhang Youguo. Economic Development Pattern Change Impact on Chinas Carbon Intensity [J]. Economic Research Journal， 2010， （4）：120-133.]

[13]籍艷麗，郜元興.二氧化碳排放強度的實證研究[J].統(tǒng)計研究，2011，28（7）：37-44. [Ji Yanli， Gao Yuanxing. An Empirical Study on Carbon Dioxide Emissions Intensity [J]. Statistical Research， 2011， 28（7）：37-44.]

[14]付雪，王桂新，魏濤遠.上海碳排放強度結構分解分析[J].資源科學，2011，33（11）：2124-2130. [Fu Xue， Wang Guixin， Wei Taoyuan. Structure Decomposition on Carbon Emission Intensity of Shanghai [J]. Resources Science， 2011， 33（11）：2124-2130.]

[15]劉遵義，陳錫康，楊翠紅，等.非競爭型投入占用產(chǎn)出模型及其應用：中美貿(mào)易順差透視[J].中國社會科學，2007，（5）：91-103. [Lawrence J L， Chen Xikang， Yang Cuihong， et al. Inputoccupancyoutput Models of the Noncompetitive Type and Their Application：An Examination of the China—US Trade Surplus [J]. Social Sciences in China， 2007， （5）：91-103.]

[16]蔣雪梅，劉軼芳.全球貿(mào)易隱含碳排放格局的變動及其影響因素[J].統(tǒng)計研究，2013，30（9）：29-36. [Jiang Xuemei， Liu Yifang. Research on the Pattern Change of Carbon Emission Embodied in International Trade and Its Determinants[J]. Statistical Research， 2013， 30（9）：29-36.]

[17]Dietzenbacher E， Los B. Structural Decomposition Techniques： Sense and Sensitivity [J]. Economic Systems Research， 1998， （10）：307-323.

[18]宋爽，樊秀峰.最終需求模式演變、產(chǎn)業(yè)結構變遷與CO2排放：基于投入產(chǎn)出模型和SDA方法的分析[J].山西財經(jīng)大學學報，2013，35（9）：73-83. [Song Shuang， Fan Xiufeng. Evolution of Final Demand Pattern， Changes in Industrial Structure and CO2 Emission in China： Based on Inputoutput Model and SDA Method [J]. Journal of Shanxi Finance and Economics University， 2013， 35（9）：73-83.]

[19]魯萬波，仇婷婷，杜磊.中國不同經(jīng)濟增長階段碳排放影響因素研究[J].經(jīng)濟研究， 2013，（4）：106-118. [Lu Wanbo， Qiu Tingting， Du Lei. A Study on Influence Factors of Carbon Emissions under Different Economic Growth Stages in China [J]. Economic Research Journal， 2013， （4）：106-118.]

[20]秦昌才，劉樹林.碳排放影響因素研究的現(xiàn)狀、比較與啟示[J].經(jīng)濟與管理評論，2012， （3）：29-33.[Qin Changcai，Liu Shulin.Current Situation，Comparison and Enlightenment of the Study on the Influencing Factors of Carbon Emissions[J].Review of Economy and Management， 2012，（3）：29-33.]

[21]包玉香.高效生態(tài)經(jīng)濟與低碳能力建設的耦合作用機制研究[J].山東師范大學學報：人文社會科學版，2012，（2）：86-93.[Bao Yuxiang.Study on the Coupling Mechanism Between High Efficient Ecological Economy and Capacity Building of Low Carbon Economy[J].Journal of Shangdong Normal University：Humanities and Social Sciences Edition，2012，（2）：86-93.]

[22]張偉，孫燕玲，朱萌.區(qū)域性中心城市的碳排放測定及影響因素分析：以青島市為例[J].經(jīng)濟與管理評論，2012，（4）：150-156.[Zhang Wei，Sun Yanling，Zhu Meng.The Carbon Emission Determination for Regional Central Cities and the Analysis of the Influencing Factors：Taking Qingdao as an Example[J].Review of Economy and Management，2012，（4）：150-156.]

Analysis of the Change of Complete Carbon Intensity and Its Determinantsfrom the Perspective of Final Demand

XIAO Hao1，2 YANG Jiaheng1 JIANG Xuemei2

（1. School of Economics and Trade， Hunan University， Changsha Hunan 410079， China；2. Academy of Mathematics and Systems Science， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China）

Abstract Different from former researches on carbon intensity， based on the links between supply and demand as well as that between output and value added， firstly this paper proposes such concepts as complete carbon intensity （CI） and its consumptionoriented complete carbon intensity （CCI）， investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （XCI） from the perspective of final demand. By using Chinese noncompetitive inputoutput model during 1996-2009 merged from World InputOutput Database （WIOD）， this paper then estimates all kinds of complete carbon intensities and decomposes the change rate of complete carbon intensity. Meanwhile， we use structural decomposition analysis （SDA） to decompose changes of all kinds of complete carbon intensities into four factors： direct carbon emission coefficient effect， input technology structure effect， value added coefficient effect and scale effect of final demand. The results are as follows： ① From 1996 to 2009， consumptionoriented complete carbon intensity is the lowest， and it has the greatest impact on complete carbon intensity（CI）， which indicates the proportions of carbon emissions to value added embodied in consumption products is gradually optimized along the “intensive” path， while the growth modes of export and investment are relatively ‘extensive. ② Different complete carbon intensities are reduced almost in the same way. The coefficient of direct carbon emission is positive while the coefficient of input technology structure， valueadded coefficient and final demand are negative. It indicates that direct carbon emission coefficient is the main source of carbon intensity reduction， in which other factors do not play active roles. In particular， the fluctuation of investmentoriented complete carbon intensity （ICI） is mainly influenced by fluctuation of direct carbon emission， input technology structure and valueadded. On the contrary， changes in the scale of final demand impact consumptionoriented complete carbon intensity （CCI） greatly. ③ Various complete carbon intensities and their driving forces change in different time intervals. Fluctuation of investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （CCI） contribute to the growth of complete carbon intensity （CI） during 2002-2004 but promote the decrease of complete carbon intensity （CI） during 2004-2009. Before Chinas entry into WTO， changes in valueadded coefficient positively affect the decline of all final demands complete carbon intensities， but their effects turn to negative afterwards. Such phenomenon is mostly apparent for the changes in investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （ECI） from 2003 to 2007. In conclusion， reducing complete carbon intensity is a systematic project that calls for measures from all aspects. Carbon emission reduction technology is still the most direct and efficient measure， while readjusting demand structure is also a key point. It is necessary to reduce the carbon emissions embodied in export and investment while improve the value added rate in them. Nevertheless， we should also be vigilant about the adverse effects of changes in consumption structure， for example the popularity of high energy consumption products like cars.

Key words carbon emission； addedvalue； carbon intensity； final demand； structural decomposition analysis

[21]包玉香.高效生態(tài)經(jīng)濟與低碳能力建設的耦合作用機制研究[J].山東師范大學學報：人文社會科學版，2012，（2）：86-93.[Bao Yuxiang.Study on the Coupling Mechanism Between High Efficient Ecological Economy and Capacity Building of Low Carbon Economy[J].Journal of Shangdong Normal University：Humanities and Social Sciences Edition，2012，（2）：86-93.]

[22]張偉，孫燕玲，朱萌.區(qū)域性中心城市的碳排放測定及影響因素分析：以青島市為例[J].經(jīng)濟與管理評論，2012，（4）：150-156.[Zhang Wei，Sun Yanling，Zhu Meng.The Carbon Emission Determination for Regional Central Cities and the Analysis of the Influencing Factors：Taking Qingdao as an Example[J].Review of Economy and Management，2012，（4）：150-156.]

Analysis of the Change of Complete Carbon Intensity and Its Determinantsfrom the Perspective of Final Demand

XIAO Hao1，2 YANG Jiaheng1 JIANG Xuemei2

（1. School of Economics and Trade， Hunan University， Changsha Hunan 410079， China；2. Academy of Mathematics and Systems Science， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China）

Abstract Different from former researches on carbon intensity， based on the links between supply and demand as well as that between output and value added， firstly this paper proposes such concepts as complete carbon intensity （CI） and its consumptionoriented complete carbon intensity （CCI）， investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （XCI） from the perspective of final demand. By using Chinese noncompetitive inputoutput model during 1996-2009 merged from World InputOutput Database （WIOD）， this paper then estimates all kinds of complete carbon intensities and decomposes the change rate of complete carbon intensity. Meanwhile， we use structural decomposition analysis （SDA） to decompose changes of all kinds of complete carbon intensities into four factors： direct carbon emission coefficient effect， input technology structure effect， value added coefficient effect and scale effect of final demand. The results are as follows： ① From 1996 to 2009， consumptionoriented complete carbon intensity is the lowest， and it has the greatest impact on complete carbon intensity（CI）， which indicates the proportions of carbon emissions to value added embodied in consumption products is gradually optimized along the “intensive” path， while the growth modes of export and investment are relatively ‘extensive. ② Different complete carbon intensities are reduced almost in the same way. The coefficient of direct carbon emission is positive while the coefficient of input technology structure， valueadded coefficient and final demand are negative. It indicates that direct carbon emission coefficient is the main source of carbon intensity reduction， in which other factors do not play active roles. In particular， the fluctuation of investmentoriented complete carbon intensity （ICI） is mainly influenced by fluctuation of direct carbon emission， input technology structure and valueadded. On the contrary， changes in the scale of final demand impact consumptionoriented complete carbon intensity （CCI） greatly. ③ Various complete carbon intensities and their driving forces change in different time intervals. Fluctuation of investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （CCI） contribute to the growth of complete carbon intensity （CI） during 2002-2004 but promote the decrease of complete carbon intensity （CI） during 2004-2009. Before Chinas entry into WTO， changes in valueadded coefficient positively affect the decline of all final demands complete carbon intensities， but their effects turn to negative afterwards. Such phenomenon is mostly apparent for the changes in investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （ECI） from 2003 to 2007. In conclusion， reducing complete carbon intensity is a systematic project that calls for measures from all aspects. Carbon emission reduction technology is still the most direct and efficient measure， while readjusting demand structure is also a key point. It is necessary to reduce the carbon emissions embodied in export and investment while improve the value added rate in them. Nevertheless， we should also be vigilant about the adverse effects of changes in consumption structure， for example the popularity of high energy consumption products like cars.

Key words carbon emission； addedvalue； carbon intensity； final demand； structural decomposition analysis

[21]包玉香.高效生態(tài)經(jīng)濟與低碳能力建設的耦合作用機制研究[J].山東師范大學學報：人文社會科學版，2012，（2）：86-93.[Bao Yuxiang.Study on the Coupling Mechanism Between High Efficient Ecological Economy and Capacity Building of Low Carbon Economy[J].Journal of Shangdong Normal University：Humanities and Social Sciences Edition，2012，（2）：86-93.]

[22]張偉，孫燕玲，朱萌.區(qū)域性中心城市的碳排放測定及影響因素分析：以青島市為例[J].經(jīng)濟與管理評論，2012，（4）：150-156.[Zhang Wei，Sun Yanling，Zhu Meng.The Carbon Emission Determination for Regional Central Cities and the Analysis of the Influencing Factors：Taking Qingdao as an Example[J].Review of Economy and Management，2012，（4）：150-156.]

Analysis of the Change of Complete Carbon Intensity and Its Determinantsfrom the Perspective of Final Demand

XIAO Hao1，2 YANG Jiaheng1 JIANG Xuemei2

（1. School of Economics and Trade， Hunan University， Changsha Hunan 410079， China；2. Academy of Mathematics and Systems Science， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China）

Abstract Different from former researches on carbon intensity， based on the links between supply and demand as well as that between output and value added， firstly this paper proposes such concepts as complete carbon intensity （CI） and its consumptionoriented complete carbon intensity （CCI）， investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （XCI） from the perspective of final demand. By using Chinese noncompetitive inputoutput model during 1996-2009 merged from World InputOutput Database （WIOD）， this paper then estimates all kinds of complete carbon intensities and decomposes the change rate of complete carbon intensity. Meanwhile， we use structural decomposition analysis （SDA） to decompose changes of all kinds of complete carbon intensities into four factors： direct carbon emission coefficient effect， input technology structure effect， value added coefficient effect and scale effect of final demand. The results are as follows： ① From 1996 to 2009， consumptionoriented complete carbon intensity is the lowest， and it has the greatest impact on complete carbon intensity（CI）， which indicates the proportions of carbon emissions to value added embodied in consumption products is gradually optimized along the “intensive” path， while the growth modes of export and investment are relatively ‘extensive. ② Different complete carbon intensities are reduced almost in the same way. The coefficient of direct carbon emission is positive while the coefficient of input technology structure， valueadded coefficient and final demand are negative. It indicates that direct carbon emission coefficient is the main source of carbon intensity reduction， in which other factors do not play active roles. In particular， the fluctuation of investmentoriented complete carbon intensity （ICI） is mainly influenced by fluctuation of direct carbon emission， input technology structure and valueadded. On the contrary， changes in the scale of final demand impact consumptionoriented complete carbon intensity （CCI） greatly. ③ Various complete carbon intensities and their driving forces change in different time intervals. Fluctuation of investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （CCI） contribute to the growth of complete carbon intensity （CI） during 2002-2004 but promote the decrease of complete carbon intensity （CI） during 2004-2009. Before Chinas entry into WTO， changes in valueadded coefficient positively affect the decline of all final demands complete carbon intensities， but their effects turn to negative afterwards. Such phenomenon is mostly apparent for the changes in investmentoriented complete carbon intensity （ICI） and exportoriented complete carbon intensity （ECI） from 2003 to 2007. In conclusion， reducing complete carbon intensity is a systematic project that calls for measures from all aspects. Carbon emission reduction technology is still the most direct and efficient measure， while readjusting demand structure is also a key point. It is necessary to reduce the carbon emissions embodied in export and investment while improve the value added rate in them. Nevertheless， we should also be vigilant about the adverse effects of changes in consumption structure， for example the popularity of high energy consumption products like cars.

Key words carbon emission； addedvalue； carbon intensity； final demand； structural decomposition analysis